统计学习研究与应用专刊前言

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摘要：机器学习是计算机科学、认知科学、数学、统计学、控制、人工智能等诸多学科的交叉领域．机器学习研究自二十世纪五六十年代的感知机开始起步，经过符号学习、神经网络等技术后，逐步发展成为包含统计机器学习、集成机器学习、强化机器学习的研究领域，并在近年来又涌现出迁移学习、流形学习、概率图模型等新的研究方向．机器学习除了自身研究范围不断延展、研究深度不断深化、基础理论逐步完善之外，其应用领域也不断扩大，甚至成为某些学科的基础性研究工具和支撑技术．与此同时，机器学习技术在软件工程、计算机网络、信息安全、生物信息学、信息检索和多媒体等领域中的成功应用，也极大地推动了该研究领域的发展．特别是在机器学习研究者LesieValiant，JudeaPearl分别因计算学习理论和概率图模型的创造性工作而获得2011年度和2012年度的图灵奖以后，统计机器学习研究又迎来了一个新的热潮．

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/96857X/201311/47595021.html

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关键词：统计学习 统计学 概率图模型 Pearl 计算机网络 统计学习 应用 机器学习 概率图模型 计算学习理论